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分子动力学与分子对接和虚拟筛选相结合

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年来,分子对接已成功用于药物发现。分子对接用于预测受体和配体形成复合物的三维结构和结合能。当使用小分子库时,分子库中的每个成员都对接在受体的结合位点,同时预测结合能并进行相应地排序;然后将排名最前的化合物优先用于进一步的计算机模拟研究或实验测试。


尽管分子对接得到了成功的应用,但分子对接有一个主要缺点:处理蛋白质内在柔性的能力有限。这种缺点极大地限制了该技术的预期适用性。为了解决这个问题,研究人员已经尝试了几种策略,包括柔性对接和侧链的局部优化;但是,这些相对简单的方法不允许蛋白质结构的延伸重排及骨架水平的构象显著变化。


用于产生受体构象系综的分子动力学


受体可塑性实时建模的一种替代方法是使用结合口袋预先存在的多受体构象(MRC, multiple receptor conformations),通过X射线晶体学和核磁共振手段获得的蛋白质结构数量的稳步增加有助于MRC。如果可用,相同受体的不同实验结构被用于MRC对接的构象系综。然而,考虑到已经通过实验解析的靶标三维结构数量有限,且实验探索结构的构象空间量是非常有限,并且偏向于少数已知的配体-受体复合物。虽然同源建模分析等多种计算技术可以补充MRC系综的实验结构,但是分子动力学MD是产生多受体构象的有效方式


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如图展示了结合分子动力学和MRC虚拟配体筛选的一般流程。首先,所选靶标的MD模拟用于产生多种受体构象,其还表征了配体结合受体的大部分相关区域的结构柔性。可以使用增强采样法,从而最有效地探索构象空间。然后,定期从轨迹中提取多个帧。每帧代表结合口袋的构象变体;原则上,每帧都可以用于MRC虚拟筛选。

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已经证明一些构象异构体在富集活性化合物方面表现更好两个或三个构象的组合靶标通常比随机单个构象刚性对接更好。有限的构象集合可以改善最终富集和命中的化合物多样性。事实上,如果用于MRC的靶标构象系综太大且多样化,通常会产生严重的噪声,从而影响虚拟筛选性能。一般可以通过聚类分析来选择,选定的帧能覆盖靶标的结构多样性,沿着轨迹采样,并使用最少数量的构象异构体。例如,可以使用基于RMSD的分层聚类分析协议来获得构象集合。


MD用于处理对接的蛋白-配体复合物

由于用于对接的采样和打分算法受到多种限制,MD可以用作后处理工具来验证或优化对接结果。假设基于不好的对接结合模式会产生不稳定的MD轨迹,在此期间配体甚至可能离开结合位点。相反,有意义的对接结合模式将显示与靶标稳定和特定的相互作用。显式溶剂中的MD模拟可以揭示水分子在结合位点内的作用,对于正确预测配体结合是非常重要的。


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尽管分子对接可以对配体在受体活性位点中的最佳位置做出预测,但并不是所有配体和受体之间的关键相互作用都能被准确描绘。故建议对对接获得的复合物进行MD模拟,有助于优化蛋白和配体的相互作用。例如,分子对接预测磺酰胺衍生物有效结合到醛糖还原酶的活性位点,与实验中磺酰胺衍生物的活性相反。使用MD模拟揭示了来自外部的水分子迁移到结合位点并阻断了磺酰胺配体和受体之间的关键相互作用,这被认为是试验化合物在实验中活性降低的原因。


分子识别在生命过程中至关重要,许多生物过程从细胞中两个相互作用的实体之间的特异性结合开始。虽然分子对接结合MD模拟可以提供这些实体在其结合界面上形状互补性的清晰图像,但现实还是需要额外的重要信息如结合自由能。?Gbind,即蛋白配体结合状态与蛋白质和配体相应的未结合状态之间的自由能差可用于量化配体与其靶标的亲和力。评估针对特定靶标的一系列配体的?Gbind可以辨别与靶标具有较高结合亲和力的配体。因此,?Gbind计算在药物设计和基于对接的虚拟筛选过程中至关重要。


结束语


总之,分子对接和MD是互补的。分子对接速度快且价格低廉,MD考虑到整个体系的柔性,提供更可靠的和“现实”接近的亲和力信息。MD不是一项简单的任务,其协议通过更好的算法和力场不断改进;计算机性能的不断提升使得今天可以在微秒时间范围内模拟蛋白质。虚拟筛选过程中实施MD方案对于提高命中化合物的成功率和解释靶标与配体的亲和力是非常有价值的。


参考资料

1. De V M, Masetti M, Bottegoni G, et al. The Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery[J]. Journal of Medicinal Chemistry, 2016, 59(9):4035.

2. Ganesan A, Coote M L, Barakat K. Molecular dynamics-driven drug discovery: leaping forward with confidence[J]. Drug Discovery Today, 2016, 22(2):249-269.

“本文来源于分迪科技微信公众号(ID:MolDesigner)”

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